用于灾害风险评估的防火结构类别与建筑年份估计
计算机视觉与模式识别
2025-10-28 v1
摘要
结构防火分类对于日本的灾害风险评估和保险定价至关重要。然而，关键建筑元数据（如建筑年份和结构类型）常常缺失或已过时，尤其是在二手住宅市场。本研究提出了一个多任务学习模型，从立面图像预测这些属性。该模型联合估计建筑年份、建筑结构和物业类型，据此通过基于官方保险标准的规则映射推导出结构防火类别——定义为H（非防火）、T（半防火）或M（防火）。我们使用来自日本住宅图像的大规模数据集进行训练和评估，应用严格的筛选和去重。该模型在建筑年份回归和跨不平衡类别的分类方面取得了高准确率。定性分析表明，它捕捉了与建筑年龄和材料相关的视觉线索。我们的ethods demonstrates the feasibility of scalable, interpretable, image-based risk-profiling systems, offering potential applications in insurance, urban planning, and disaster preparedness.
引用
@article{arxiv.2510.22683,
title = {Estimation of Fireproof Structure Class and Construction Year for Disaster Risk Assessment},
author = {Hibiki Ayabe and Kazushi Okamoto and Koki Karube and Atsushi Shibata and Kei Harada},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.22683},
year = {2025}
}